【监督学习之K近邻法（KNN）】

于 2024-02-27 14:48:38 发布
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本文详细介绍了K近邻(KNN)算法的基本原理，关键参数如K值、距离度量和权重，以及其实现步骤。KNN被广泛用于分类和回归问题，尤其在数据集较小、特征维度较低时效果良好，但对大数据集和高维数据需注意优化。

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曾梦想执剑走天涯，我是程序猿【AK】

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目录

简述概要

了解监督学习-K近邻法（KNN）

知识图谱

K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基本且广泛使用的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。KNN的核心思想是基于实例的学习，即通过测量不同特征值之间的距离来进行分类或回归。

基本原理：

KNN算法的工作原理是，对于给定的测试数据点，计算它与训练数据集中各个点之间的距离，然后选取距离最近的K个点（即K个最近邻）。根据这K个最近邻的标签（对于分类问题）或平均值（对于回归问题）来预测测试点的标签或数值。

关键参数：

  1. K值（邻居数量）：K值的选择对KNN算法的性能有很大影响。K值较小可能导致过拟合，而K值较大可能导致欠拟合。通常通过交叉验证来选择一个合适的K值。

  2. 距离度量：KNN算法中常用的距离度量方法有欧氏距离（

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这篇写得很好，可以作为参考： https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning
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